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      WLAN室內定位系統(tǒng)中基于MatrixRecovery的RadioMap構建方法

      文檔序號:10661587閱讀:260來源:國知局
      WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery 的Radio Map構建方法
      【專利摘要】WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法,涉及通信定位與導航技術領域,尤其涉及一種WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法。本發(fā)明要解決現(xiàn)有室內定位方法中離線階段構建的Radio Map不完整而且?guī)в性肼暩蓴_的問題。本發(fā)明所述方法按以下步驟進行:1、選擇合適的坐標原點,建立二維直角坐標系;2、記錄各個參考點的位置空間數(shù)據(jù)和與其對應的RSS信號空間數(shù)據(jù),完成Radio Map數(shù)據(jù)庫的建立;3、填充;4、恢復;5、繪制CDF曲線。本發(fā)明應用于通信定位與導航技術領域。
      【專利說明】
      WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建 方法
      技術領域
      [0001] 本發(fā)明涉及通信定位與導航技術領域,尤其涉及一種WLAN室內定位系統(tǒng)中基于 Matrix Recovery的Radio Map構建方法。
      【背景技術】
      [0002] 隨著移動智能終端和互聯(lián)網(wǎng)技術的廣泛普及,基于目標位置信息服務的高精度室 內外定位導航的應用需求日益增加。GPS作為全球最廣泛使用的衛(wèi)星導航定位技術,在眾多 領域得到推廣。然而,其信號卻極易受障礙物的干擾和阻斷,在密集的城市和室內等環(huán)境定 位不可靠甚至于失效,因此,必須有其他的定位設備輔助GPS。室內定位是為了彌補室外定 位系統(tǒng)(如GPS、北斗等)無法在室內使用而提出的。典型的室內定位系統(tǒng)主要采用傳感器技 術,但其需要專門增加額外硬件設施,資金投入大,定位效果卻不盡理想。而WLAN室內定位 系統(tǒng),無需增加任何硬件,在現(xiàn)有的WLAN環(huán)境中通過軟件計算的方法來實現(xiàn)室內定位,其定 位精度能夠滿足個性化和多樣化的需求。
      [0003] 隨著WLAN的迅速發(fā)展和位置信息服務的深度結合,WLAN室內定位越來越得到了廣 泛的應用。由于它無處不在的網(wǎng)絡結構和無附加的硬件設施,基于接收信號強度(Received Signal Strength,RSS)的WLAN室內定位系統(tǒng)成為室內定位導航的首要選擇。與室外導航定 位相比,室內環(huán)境比較復雜,建筑物的布局,材料,結構都會對定位產(chǎn)生影響,但是由于WLAN 信號僅僅依賴于現(xiàn)有的WLAN網(wǎng)絡,并且受非視距(NL0S)的影響小,使其廣泛地應用在室內 定位中,但同時也帶來了不可忽視的負效應一一能源消耗問題。
      [0004] 綠色WLAN運用能效管理技術,使傳統(tǒng)的接入點AP(ACCesS Point)根據(jù)用戶通信需 求開啟或關閉成為綠色AP,從而保證在WLAN通信服務能力基本不變的前提下,大幅降低AP 的能耗和射頻輻射。基于綠色AP的WLAN室內定位算法研究秉承綠色通信的理念,是一種面 向節(jié)能減排、資源浪費以及人體和環(huán)境危害的新一代無線局域網(wǎng),它采用創(chuàng)新型理論及技 術并結合具體領域的需求,對傳統(tǒng)方式進行積極改造以到達降低能耗的目的,最終實現(xiàn)人 與自然和諧相處,實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的目標,并同時滿足普適計算對室內定位信息的需求。
      [0005] 對于WLAN室內定位系統(tǒng)來說,位置指紋技術已經(jīng)被公認為核心技術,而該技術的 基礎則是Radio Map。在綠色WLAN為通信環(huán)境的室內定位系統(tǒng)中,如圖1所示,為實現(xiàn)AP功率 最小化,滿足綠色WLAN的工作環(huán)境要求,移動終端將無法收到根據(jù)用戶的通信需求自適應 地或人為的開啟關閉AP的RSS信號,從而誤認為信號被嚴重衰落而默認其為WLAN網(wǎng)卡輸出 的最低功率值(例如:-l〇〇dBm)。由于該維度信號未能填入正常情況下獲得的相應RSS值,因 此在線階段移動終端在計算信號空間歐氏距離時會產(chǎn)生較大的誤差。
      [0006] 由于室內環(huán)境的變化,受到多徑信道以及人為/非人為的信號遮擋等因素影響,同 時室內人員流動、障礙物阻礙等客觀條件也會對信號傳播產(chǎn)生一定的干擾,移動終端所接 收到來自某些AP的WLAN信號中可能含有大量的噪聲,使得在離線階段構建的Radio Map中 不僅有"空"元素而且?guī)в性肼暩蓴_,將直接影響在線階段的定位精度,導致較大的定位誤 差。在綠色WLAN定位系統(tǒng)中,Radio Map的準確構建是在線階段精確定位的至關重要一步。

      【發(fā)明內容】

      [0007] 本發(fā)明為解決現(xiàn)有室內定位方法中離線階段構建的Radio Map不完整而且?guī)в性?聲干擾的問題,而提出WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法。
      [0008] WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法,按以下步驟進 行:
      [0009] -、根據(jù)需要定位的室內環(huán)境,選擇合適的坐標原點Ρ〇(Χ〇,Υ()),建立二維直角坐標 系;
      [0010]二、通過載有無線信號獲取設備的平臺在各個參考點上進行RSS收集,并且通過對 所獲得的信號進行處理來記錄各個參考點的位置空間數(shù)據(jù)和與其對應的RSS信號空間數(shù) 據(jù),完成數(shù)據(jù)庫的建立,即完成Radio Map的建立,用矩陣表示;
      [0011]三、由于部分AP處于關閉狀態(tài),并且由于室內環(huán)境的變化,信號反射,折射以及人 為/非人為信號遮擋等因素的影響,接收信號強度RSS同時受噪聲干擾,利用基于Matrix Completion的Radio Map填充算法填充帶有噪聲且含有空缺元素的Radio Map;
      [0012]四、利用基于Matrix Recovery的Radio Map恢復算法,來恢復根據(jù)步驟三所獲得 的填充完整但含有噪聲的Radio Map;
      [0013] 五、根據(jù)步驟二確定的理想Radio Map與步驟四確定的重構Radio Map中的RSS值, 利用基于歐式距離的位置指紋定位算法KNN計算被定位點的位置坐標,并與實際位置相比 較,繪制CDF定位誤差曲線。
      [0014] 本發(fā)明包括以下有益效果:
      [0015] 1、本發(fā)明所述方法首先基于Matrix Completion的Radio Map填充算法填充帶有 噪聲且含有空缺元素的Radio Map,然后利用基于Matrix Recovery的Radio Map恢復算法 來恢復仍含有噪聲的Radio Map,重新構建后的Radio Map,可以顯著提高在線階段WLAN室 內定位的精度;
      [0016] 2、采用本發(fā)明所述方法可以同時解決節(jié)能減排、節(jié)約資源、環(huán)境保護問題和WLAN 室內定位精度低的問題,實現(xiàn)人與自然和諧相處。
      【附圖說明】
      [0017]圖1是仿真實驗WLAN室內定位系統(tǒng)整體不意圖;
      [0018] 圖2是無AP關閉又無噪聲干擾理想情況下的Radio Map示意圖;
      [0019] 圖3是仿真實驗有5個AP關閉同時SNR為30dB實際情況下的Radio Map示意圖;
      [0020] 圖4是仿真實驗利用基于Matrix Recovery的Radio Map恢復算法恢復的Radio Map示意圖;
      [0021]圖5是仿真實驗利用重構Radio Map的定位誤差⑶F曲線與有空缺元素和噪聲干擾 的Radio Map的定位誤差⑶F曲線、用理想Radio Map的定位誤差⑶F曲線對比圖;
      [0022]其中曲線1為用理想Radio Map獲得的⑶F曲線,曲線2為利用本發(fā)明發(fā)方法重構 Radio Map后獲得的⑶F曲線,曲線3為利用有空缺元素和噪聲的Radio Map獲得的⑶F曲線; [0023]圖6是仿真實驗環(huán)境平面示意圖;
      [0024] 圖7是仿真實驗定位區(qū)域參考點API至AP5局部分布圖。
      【具體實施方式】
      [0025] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂,下面結合【具體實施方式】 對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
      [0026]
      【具體實施方式】一:本實施方式所述的WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery 的Radio Map構建方法,按以下步驟進行:
      [0027] -、根據(jù)需要定位的室內環(huán)境,選擇合適的坐標原點PQ(XQ,Y Q),建立二維直角坐標 系;
      [0028]二、通過載有無線信號獲取設備的平臺在各個參考點上進行RSS收集,并且通過對 所獲得的信號進行處理來記錄各個參考點的位置空間數(shù)據(jù)和與其對應的RSS信號空間數(shù) 據(jù),完成數(shù)據(jù)庫的建立,即完成Radio Map的建立,用矩陣表示;
      [0029]三、由于部分AP處于關閉狀態(tài),并且由于室內環(huán)境的變化,信號反射,折射以及人 為/非人為信號遮擋等因素的影響,接收信號強度RSS同時受噪聲干擾,利用基于Matrix Completion的Radio Map填充算法填充帶有噪聲且含有空缺元素的Radio Map;
      [0030]四、利用基于Matrix Recovery的Radio Map恢復算法,來恢復根據(jù)步驟三所獲得 的填充完整但含有噪聲的Radio Map;
      [0031] 五、根據(jù)步驟二確定的理想Radio Map與步驟四確定的重構Radio Map中的RSS值, 利用基于歐氏距離的位置指紋定位算法KNN計算被定位點的位置坐標,并繪制CDF定位誤差 曲線。
      【具體實施方式】 [0032] 二:本實施方式是對一所述的WLAN室內定位系統(tǒng)中基 于Matrix Recovery的Radio Map構建方法的進一步說明,步驟一中所述的坐標原點Po(Xo, Y〇)選擇建筑物的拐角或轉彎處。
      【具體實施方式】 [0033] 三:本實施方式是對一或二所述的WLAN室內定位系統(tǒng) 中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法的進一步說明,步驟二中所述參考點在被定 位區(qū)域內均勻分布。
      [0034]【具體實施方式】四:本實施方式是對【具體實施方式】一至三之一所述的WLAN室內定位 系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法的進一步說明,步驟三中所述利用基于 Matrix Completion的Radio Map填充算法填充帶有噪聲且含有空缺元素的Radio Map的具 體過程為:
      [0035]由于步驟二中構建的Radio Map是滿足近似低秩條件的,所以說明Radio Map填充 的是可行的;
      [0036] -、建立Radio Map填充計算公式:如公式(1)所示,
      [0037]
      [0038] 其中,min表示求最小值;rank為求秩的運算符;s.t.為subject to的縮寫形式;D 為有5個AP關閉同時SNR為30dB實際情況下的Radio Map矩陣;A為理想無AP關閉時的Radio Map矩陣,Ω對應于觀測到的D中元素在矩陣中位置坐標的集合;Ρω為一個線性投影算子,其 運算如公式(2)所示,
      [0039]
      [0040]其中為矩陣D中的元素;
      [0041 ] 二、由于步驟一建立的Radio Map填充計算公式的求解是NP-Hard問題,但是因為 矩陣的核范數(shù)是矩陣秩的包絡,可以將矩陣的秩松弛到矩陣的核范數(shù),即得到了如下的凸 優(yōu)化問題,如公式(3)所示,
      [0042]
      [0043] 其中I I I I*為求核范數(shù)的運算符,C是為了構造増廣拉格朗日函數(shù)而引入的矩陣
      [0044] 三、米用IALM_MC(Inexact Augmented Lagrange Multiplier-Matrix Completion)算法求解步驟二構造的填充計算公式,構造帶約束項Ρω (C) =0的增廣拉格朗 日函數(shù),如公式(4)所示,
      [0046] L為增廣拉格朗日函數(shù);Y為構造增廣拉格朗日函數(shù)的乘子矩陣;μ為懲罰因子;| | F為求F范數(shù)的運算符;〈〉為運算符,其意義為:
      [0047] (A,B) =trace(ABT);
      [0048] 四、對于步驟三構造的部分增廣拉格朗日函數(shù),首先初始矩陣YQ = 0,CQ = 0和μ〇 = 〇,同時并設置迭代停止條件,在每次迭代中,首先對D-q+z^Y,奇異值分解,如公式(5) 所示,
      [0049] (U,S,V) =svd(D-CA-+/^) (2)
      [0050] 其中U為是奇異值對應的左奇異向量矩陣;S為是奇異值構成的對角矩陣;V為奇異 值對應的右奇異向量矩陣;(U,S,V)與右式相等;svd為奇異值分解的運算符;C k為矩陣C迭 代k次后得到的矩陣;yk為懲罰因子μ迭代k次后得到的懲罰因子;Yk為矩陣Y迭代k次后得到 的矩陣;
      [0051] 五、利用步驟四奇異值分解中得到的U,S,V矩陣,重新構造Ak+1矩陣,如公式(6)所 示;再利用Ak+i和Yk矩陣構造C k+1,如公式(7)所示;最后再利用Ak+1,Yk和Ck+1更新Y k+1,如公式 (8)所示,直至滿足迭代停止條件時終止迭代;
      [0054] Yk+i = Yk+yk(D-Ak+i-Ck+i) (5)
      [0055] 其中Ak+1為矩陣A迭代k+1次后得到的矩陣;Uk+1為矩陣U迭代k+1次后得到的矩陣; Vk+1為矩陣V迭代k+Ι次后得到的矩陣;Ck+1為矩陣C迭代k+Ι次后得到的矩陣;Y k+1為矩陣Y迭 代k+Ι次后得到的矩陣;〇表示為非Ω集合;S為收縮算子,其意義為:
      [0057]【具體實施方式】五:本實施方式是對【具體實施方式】一至四之一所述的WLAN室內定位 系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法的進一步說明,步驟四中所述基于 Matrix Recovery的Radio Map恢復運算方法的具體過程為:
      [0058] 一:由于【具體實施方式】四步驟五中得到的矩陣六^:是沒有空缺元素但是有噪聲干 擾的,建立Radio Map恢復模型,如公式(9)所示,其中,D為填充后的Radio Map矩陣,E為稀 疏噪聲矩陣,A為理想無AP關閉且無噪聲干擾的Radio Map矩陣;
      [0059]
      [0060] 其中II ||〇為求0范數(shù)運算符,λ為噪聲矩陣的權重,
      為Radio Map矩陣的維度;
      [0061] 二:由于步驟一構造的Radio Map恢復模型是NP-Hard問題,但是由于矩陣的核范 數(shù)是矩陣秩的凸包,故松弛到如下所示的凸優(yōu)化問題,如公式(10)所示,
      [0063]三:利用RPCA_MR(Robust Principal Component Analysis-Matrix Recovery)算 法求解公式(10)所示的恢復模型,構造其增廣拉格朗日函數(shù),如公式(11)所示,
      [0065]四:對于步驟三構造的增廣拉格朗日函數(shù),首先設置Υο = 0,Εο = 0和μ〇 = 0,同時并 設置迭代停止條件,在每次迭代中,首先對》-Ε,+Α:1叉奇異值分解,如公式(12)所示,
      [0067]五:利用步驟四奇異值分解中得到的U,S,V矩陣,重新構造Ak+1矩陣,如公式(13)所 不;再利用Ak+i和Yk矩陣構造Ek+i,如公式(14)所不;最后再利用Ak+i,Yk和Ek+i更新Yk+i,如公式 (15)所示,直至滿足迭代停止條件時終止迭代,A k+1即為無噪聲干擾的Radio Map;
      [0070] Yk+i = Yk+yk(D-Ak+i-Ek+i)〇 (12)
      [0071] 為驗證本發(fā)明的有益效果,作如下仿真實驗:
      [0072] 所述的WLAN室內定位實驗場景,為科技園通信所12層的典型辦公環(huán)境,定位區(qū)域 為長度為49.4米,寬度為14.1米的走廊,有27個放置在同一樓層,AP選擇為Linksys WAP54G,每個AP工作在IEEE 802.1 lb/g模式,將走廊劃分為0.5m X 0.5m的格子,相鄰兩個參 考點之間的距離是0.5米,在定位區(qū)域內共標注823個參考點。
      [0073]圖1是仿真實驗WLAN室內定位系統(tǒng)整體示意圖;圖2是無 AP關閉又無噪聲干擾理想 情況下的Radio Map示意圖;圖3是仿真實驗有5個AP關閉同時SNR為30dB實際情況下的 Radio Map示意圖;圖4是仿真實驗利用基于Matrix Recovery的Radio Map恢復算法恢復的 Radio Map示意圖;圖5是仿真實驗利用重構Radio Map的定位誤差⑶F曲線與有空缺元素和 噪聲干擾的Radio Map的定位誤差⑶F曲線、用理想Radio Map的定位誤差⑶F曲線對比圖; 圖6是仿真實驗環(huán)境平面示意圖;圖7是仿真實驗定位區(qū)域參考點API至AP5局部分布圖。 [0074]由圖5可以看出本發(fā)明所述方法通過填充和恢復處理后,顯著提高在線階段WLAN 室內定位的精度。
      【主權項】
      1. WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方法,其特征在于它按 以下步驟進行: 一、 根據(jù)需要定位的室內環(huán)境,選擇合適的坐標原點Ρ〇(Χ〇,Υ〇),建立二維直角坐標系; 二、 通過載有無線信號獲取設備的平臺在各個參考點上進行RSS收集,并且通過對所獲 得的信號進行處理來記錄各個參考點的位置空間數(shù)據(jù)和與其對應的RSS信號空間數(shù)據(jù),完 成數(shù)據(jù)庫的建立,即完成Radio Map的建立,用矩陣表示; 三、 利用基于Matrix Completion的Radio Map填充算法填充帶有噪聲且含有空缺元素 的Radio Map; 四、 利用基于Matrix Recovery的Radio Map恢復算法,來恢復根據(jù)步驟三所獲得的填 充完整但含有噪聲的Radio Map; 五、 根據(jù)步驟二確定的理想Radio Map與步驟四確定的重構Radio Map中的RSS值,利用 基于歐氏距離的位置指紋定位算法KNN計算被定位點的位置坐標,并與實際位置相比較,繪 制⑶F定位誤差曲線。2. 如權利要求1所述的WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方 法,其特征在于步驟一中所述的坐標原點ΡΜΧο,Υο)選擇建筑物的拐角或轉彎處。3. 如權利要求1或2所述的WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構 建方法,其特征在于步驟二中所述參考點在被定位區(qū)域內均勻分布。4. 如權利要求3所述的WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方 法,其特征在于步驟三中所述利用基于Matrix Completion的Radio Map填充算法填充帶有 噪聲且含有空缺元素的Radio Map的具體過程為: 一、 建立Radio Map填充計算公式:如公式(1)所示,(1) 其中,min表示求最小值;rank為求秩的運算符;s . t.為sub ject to的縮寫形式;D為有5 個AP關閉同時SNR為30dB實際情況下的Radio Map矩陣;A為理想無AP關閉時的Radio Map矩 陣,Ω對應于觀測到的D中元素在矩陣中位置坐標的集合;Ρω為一個線性投影算子,其運算 如公式(2)所示,(.2) 其中Dlj為矩陣D中的元素; 二、 矩陣的核范數(shù)是矩陣秩的包絡,將矩陣的秩松弛到矩陣的核范數(shù),即得到了如下的 凸優(yōu)化問題,如公式(3)所示,η) 其中11 11*為求核范數(shù)的運算符,c是為了構造増廣拉格朗日函數(shù)而引入的矩陣 三、 采用IALM-MC算法求解步驟二構造的填充優(yōu)化問題,構造帶約束項Ρω (C) = 0的增廣 拉格朗日函數(shù),如公式(4)所示,P) L為增廣拉格朗日函數(shù);Y為構造增廣拉格朗日函數(shù)的乘子矩陣;μ為懲罰因子;I I I If為 求F范數(shù)的運算符;〈>為運算符,其意義為: 〈A,B> = trace(ABt); 四、 對于步驟三構造的部分增廣拉格朗日函數(shù),首先初始矩陣Yo = 〇,Co = O和μ〇 = O,同 時并設置迭代停止條件,在每次迭代中,首先對D-Cfr 奇異值分解,如公式(5)所示,(2) 其中U為是奇異值對應的左奇異向量矩陣;S為是奇異值構成的對角矩陣;V為奇異值對 應的右奇異向量矩陣;(u,S,V)與右式相等;SVd為奇異值分解的運算符;Ck為矩陣C迭代k次 后得到的矩陣;yk為懲罰因子μ迭代k次后得到的懲罰因子;Y k為矩陣Y迭代k次后得到的矩 陣; 五、 利用步驟四奇異值分解中得到的U,S,V矩陣,重新構造Ak+1矩陣,如公式(6)所示;再 利用Ak+ι和Yk矩陣構造Ck+1,如公式(7)所示;最后再利用Ak+1,Yk和Ck+1更新Yk+Ι,如公式(8)所 示,直至滿足迭代停止條件時終止迭代;(3) (5) 其中Ak+1為矩陣A迭代k+Ι次后得到的矩陣;Uk+1為矩陣U迭代k+Ι次后得到的矩陣;V k+1為 矩陣V迭代k+Ι次后得到的矩陣;Ck+1為矩陣C迭代k+Ι次后得到的矩陣;Yk+1為矩陣Y迭代k+1 次后得到的矩陣;Ω表示為非Ω集合;S為收縮算子,其意義為:5.如權利要求4所述的WLAN室內定位系統(tǒng)中基于Matrix Recovery的Radio Map構建方 法,其特征在于步驟四中所述基于Matrix Recovery的Radio Map恢復運算方法的具體過程 為: 一:建立Radio Map恢復模型,如公式(9)所示,其中,D為填充后的Radio Map矩陣,E為 稀疏噪聲矩陣,A為理想無 AP關閉且無噪聲干擾的Radio Map矩陣;(6) 其中I I I 1〇為求〇范數(shù)運算符,λ為噪聲矩陣的權重,其大小為】Rad i oMap矩陣的維度; 二:矩陣的核范數(shù)是矩陣秩的凸包,故松弛到如下所示的凸優(yōu)化問題,如公式(10)所 示,(?) 三:利用RPCA_MR(Robust Principal Component Analysis-Matrix Recovery)算法求 解公式(10)所示的恢復模型,構造其增廣拉格朗日函數(shù),如公式(11)所示,(8) 四:對于步驟三構造的增廣拉格朗日函數(shù),首先設置Yo = 〇,Eo = O和μ〇 = 0,同時并設置 迭代停止條件,在每次迭代中,首先對D - Et + 奇異值分解,如公式(12)所示,(9) 五:利用步驟四奇異值分解中得到的U,S,V矩陣,重新構造Ak+1矩陣,如公式(13)所示; 再利用Ak+i和Yk矩陣構造Ek+i,如公式(14)所不;最后再利用Ak+i,Yk和Ek+i更新Yk+i,如公式 (15)所示,直至滿足迭代停止條件時終止迭代,Ak+1即為無噪聲干擾的Radio Map;(10) (11) (⑵。
      【文檔編號】H04W84/12GK106028285SQ201610546101
      【公開日】2016年10月12日
      【申請日】2016年7月12日
      【發(fā)明人】馬琳, 李佳, 崔揚, 徐玉濱
      【申請人】哈爾濱工業(yè)大學
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